k–최근접 이웃 썸네일형 리스트형 03 회귀 알고리즘 & 모델 규제 Reporting Date: September. 24, 2024지도 학습의 한 종류인 회귀 문제를 이해하고 다양한 선형 회귀 알고리즘의 장단점에 대해 다루고자 한다.목차03-1. 최근접 이웃 회귀03-2. 선형 회귀03-3. 특성 공학과 규제 03 - 1 . 최근접 이웃 회귀 3-1 최근접 이웃 회귀.ipynbRun, share, and edit Python notebookscolab.research.google.com 회귀 (regression)지도 학습에서 중요한 개념 중 하나로, 주어진 데이터를 바탕으로 연속적인 값을 예측하는 문제를 해결한다. k–최근접 이웃(KNN) 회귀는 회귀 알고리즘 중 하나이다.이 알고리즘은 예측하려는 값이 주어졌을 때, 가까운 이웃들의 값을 평균 내어 결과를 추.. 더보기 02 데이터 다루기 Reporting Date: September. 22, 2024머신러닝 알고리즘에 주입할 데이터를 준비하는 방법을 배우고, 데이터 형태가 알고리즘에 미치는 영향에 대해 다루고자 한다.목차02-1. 훈련 세트 & 테스트 세트02-2. 훈련 세트 & 테스트 세트 02 - 1 . 훈련 세트 & 테스트 세트 2-1. 훈련 데이터와 테스트 데이터Run, share, and edit Python notebookscolab.research.google.com 지도 학습 (supervised learning)입력 데이터(input)와 그에 해당하는 정답(target, label)이 필요하다. 모델은 주어진 입력과 정답을 사용하여 학습하고, 새로운 입력에 대해 정확한 예측을 할 수 있도록 훈련된다. 용어 정의.. 더보기 이전 1 다음